Para lograr la servitización de los productos, en los últimos años la industria ha sensorizado sus productos para recopilar datos que después se integran en plataformas IoT. 

Además, se necesitan herramientas que conviertan los datos disponibles en información valiosa y explotable, con la que monetizar servicios y mejorar las prestaciones de sus productos. 

En este contexto surge el proyecto MACSI, en el que participan el centro tecnológico NAITEC, Geoactio, Azkoyen e IED R&T.  

El resultado del proyecto es una nueva plataforma de aprendizaje continuo que obtiene datos de sistemas IoT localizados en productos que están prestando un servicio. A través de una electrónica embebida en los productos se envían continuamente datos mediante comunicaciones IoT a un data center que los procesa.  

El aprendizaje continuo permite automatizar el reentrenamiento y la implementación de nuevos modelos, al cual se le añade un sistema de CI/CD (Integración continua/Despliegue continuo) que permite probar e implementar nuevas canalizaciones de forma automática. 

Si comparamos este aprendizaje con el aprendizaje automático convencional, que implica la ejecución de los pasos del flujo de trabajo de forma manual, la plataforma de MACSI lidia con cambios rápidos en los datos y en el entorno empresarial aspirando al más alto nivel de automatización. MACSI proporciona una solución eficaz, adaptativa y escalable.

La plataforma de MACSI se está desplegando en 3 diferentes pilotos para comprobar su transversalidad y usabilidad:  

1. Mantenimiento predictivo en vending. 
2. Trazabilidad y predicción de generación eléctrica en energías renovables. 
3. Predicción de matrices origen-destino en flujos de movilidad.